今天要講制造業，有人跟我說不太理解，說你還講制造業，題目和內容都有點low。我說講什么不low呢？講大數據、云計算、區塊鏈不low，但是我說你理解錯了，我們這個社會目前最大的誤導就是制造業不行了，制造業落后了，要講大數據、云計算、區塊鏈、量子計算之類，才跟得上形勢，才與時俱進。這是當前社會最大的問題。

要談制造業是因為當前制造業還是我們國民經濟的基礎，是我們科學技術的基本載體。一個國家的科技水平和經濟實力體現在哪里？唯一的標志就是制造業發不發達。這個是我們現在沒人說的，不想說，不愿意說。我總結，人類的發展進步就是制造業的發展進步。人家會說我偏激，我說人和動物的區別就是在于人可以制造工具。現在有一個說法叫做美國是服務經濟了，后工業社會，不搞制造業了，而中國制造業很發達。你知道美國的具體情況是什么樣？我分享一下我的觀點，可能不一定對，大家共同交流。

去年美國服務業的比重是81%，以此證明美國是后工業經濟，是不要制造業的經濟。但是很多人不知道，81%背后的東西是什么？美國的服務業里頭60%以上都是為制造業服務的，大體這些年占美國經濟總量48%、49%、50%。什么意思？美國為制造業服務的生產占一半，就是說美國經濟全部總量里有一半是為制造業服務。加上制造業本身，就超過了60%。換句話說，美國制造業占美國經濟總量超過60%。美國其實還是一個制造業大國，美國從來沒有放棄制造業，直到今天。前天特朗普還說，美國要成為世界制造業的超級大國，中心意思是講要擺脫中國的依賴。如果我們中國對這個認識不清楚，天天忽悠新概念，我估計中國要為此付出沉重的代價。

智能制造的昨天、今天和明天

第一，昨天。人類歷史就是科學技術不斷為制造業賦能的歷史，我們不斷發明新的科學技術，不斷應用在制造業上，促進制造業的發展進步。

智能制造提出的時間不長，是1988年美國的懷特教授出的一本書《智能制造》，這里面首次提出來，提出來以后到現在也就32年，時間很短。實際上說起智能制造，往前追溯，應該說是從第一次工業革命開始，那個時候是1776年，瓦特發明蒸汽機，那個時候制造業開始比較快的進步。瓦特發明蒸汽機，是動力的進步，不用人去拉，人就可以解放出來。那個時候開始我們就已經進入了制造業的現代化進程。

第二次工業革命是以1821年法拉第發明電動機為標志，人類進入了電氣化時代。從1946年發明電子計算機開始，我們進入了第三次工業革命的時代。第三次工業革命這個時代還在持續，至于持續多長時間不知道。

這個過程當中我們經歷了自動化或者叫數字化，后來經歷了網絡化，近幾年由于大數據、云計算、人工智能等等新技術的出現，包括人工智能的技術，第三次工業革命就被認為是智能化時代。在過去200多年當中，第一次工業革命以來，發達國家從來沒有放棄過制造業，而且始終處在制造業的領先地位。

從國內來看，我們國家改革開放40年來，我們緊跟發達國家的步伐，向他們學習，抓住全球產業大勢，特別是新一代信息技術和傳統的制造技術有機融合，這方面還是取得非常大的進步，取得了很多成就，這些成就就不一一列舉。為什么有這個成就？一個原因是我們積極向別人學習借鑒，一個是我們自己不斷努力的結果。

第二，今天。盡管過去40年我們制造業取得很大成就，發展成世界第一大制造體系（總規模），制造業存在的問題也是很多，距離發達國家差距還非常巨大。盡管塊頭不小，但是比較高端的這部分差距還是非常巨大。

當然，我們真正走工業化的時間還是比較短，實際上也就這40年，換句話說，現在我們取得的成就實際上是我們用三四十年的時間走完了西方發達國家近300年的工業化道路。走過了第一次工業革命的一百年，走過了第二次工業革命的一百年，又走過了第三次工業革命的前三四十年，這么短的時間內我們急速追趕，勢必肯定缺失了很多東西，少了很多環節。

歸納起來比較突出的有三個方面：

第一，產業基礎十分薄弱。其中最為突出的就是基礎研究，基礎研究對后面的應用至關重要。因為前面工業化時間很短這個客觀現實，好多基礎研究沒有跟上，大學研究機構和大企業的基礎研究都很差。一百多年前美國有一個物理學家叫做亨利·羅蘭，他有一個演講，他說為了應用科學，科學本身必須成功，假如我們停止科學的進步而只留意科學的應用，很快就會退化成中國人那樣。多少代人以來他們都沒有什么進步，因為他們只滿足科學應用，卻從來沒有追問過他們所做事情的原理，這些原理就構成了科學。到了一百多年之后的今天，我們改的怎么樣了？我回答不了這個問題。但是我們看到的現實是我們重大的基礎理論、重大的原創核心技術幾乎是空白。

高端的芯片、智能的工業機器人等等這些硬件我們目前幾乎不能生產，原創的操作系統等這些關鍵軟件也要依靠進口。比方說驅動電機，生產驅動電機的一個小部件國內生產規模很大，全世界沒有人可比，但是制造這個電機所需的高速精密軸承、耐電材料、高精度位置和溫度傳感器、電子開關IGBT等等這些東西，我們沒有一件能生產。由于基礎的研究差，導致了底層的硬件、底層的軟件都要依賴別人，這是我們跟發達國家和美國最根本、最大的差距。

第二個短板是產業生態上不去。制造業的整個產業鏈不完整，這個問題非常突出，有的環節是空白的。為智能制造服務的關鍵基礎設施還差得很遠。   

第三，產業環境亟待提升。我歸納有三個偏差。第一個偏差是不重視制造過程、制造經驗。就是好大喜功，沒有認識到工業1.0、2.0、3.0到4.0要一步一步走。工業化的進程可以縮短，但不可以省略。省略了任何一個環節將來都要付出沉痛的代價，而且早晚還要補上。你想跳過，將來都要付出代價，而且這個代價非常沉痛。所以第一個偏差是認知偏差。第二，引導偏差，很多引導策略不系統、不完整，碎片化，沒有辦法執行，針對性和可操作性都很差，重點也不突出。這種情況下怎么形成共識、形成合力？第三個偏差就是執行偏差，在推進制造業智能化或者推進智能制造過程中，沒有看見主導力量，各自為政，一片散沙，資本、人力、物力的投入都浪費掉了。 

這就是我們今天面臨的形勢，就是這么嚴峻。

第三，明天。明天面臨什么？實際上很清楚，今天面臨什么短板、瓶頸，那就是我們明天要努力的方向。

第一，要夯實基礎。有大學的問題、研究機構的問題、企業的問題，這些基礎都要夯實，沒有這個基礎想飛是不可能，必須全社會有這個意識。大學在基礎研究中承擔至關重要的角色，美國的經濟起飛有兩個引擎，一個在美國的西部，在加州的舊金山灣區，一個在美國的東部，在麻省的波士頓。西部地區有加州大學、斯坦福大學這樣一系列的著名大學。東部地區有哈佛大學、麻省理工學院等。這些大學有雄厚的研究力量，有長期的積累，有源源不斷的學生進來和出來，提供了源源不斷的一代又一代的精英人才。美國這兩個地方圍繞著大學形成產業。

同時，這一套發達國家的制造業體系和發達的金融業體系確保了美國從大學的基礎研究出來的成果能夠小試、中試、產業化，然后放大，最后就是很大的產業。工廠可以不放在美國，可以放在中國、歐洲。但是，它的原創成果在它的大學里，而且這些教授、實驗室主任領著老師學生圍繞著某一個細分領域持續研究，從前幾代的實驗室主任手里接過來這個接力棒。

曾經有一個中國小孩在那工作，我就問他，你是干什么的，他就做研究，來了半年。我說我想知道這半年你的學習、生活狀態是什么樣子？他說我的半年全部在實驗室，早上起床吃點東西就到實驗室，到晚上十一二點回去。他說也不是老師要求他這樣子，從實驗室主任到一幫年輕老師到學生都是這樣的狀態，而且全是自愿的，每天的狀態都非常激昂，覺得有意義。我說這就是美國強大的唯一原因，誰能做到一點誰就是最大最強的。 

第二，健全生態。一個是健全智能制造產業鏈，把短板補上。一個是推進智能制造的基礎設施建設，包括工業互聯網、5G。一個是人才體系的建設，沒有人什么都干不成。 

第三，完善環境。第一，提升認知水平。第二，加強引導，要破除引導策略的碎片化。我曾經牽頭制定了一個《增強制造業核心技術三年行動計劃》。為什么要制定這個？就是想集中少數重點領域，把各種資源、資金、人才都集中到這個領域，使這個領域盡快有所突破。現在已經執行到第二輪，支持了一大批項目，效果非常好。第三，推動實施。我們講智能制造，重心還是制造，你不能想象你的制造不行，上面加個計算機，加個軟件就行了，不是這樣的。制造業需要積累，需要摸索，它有很多隱性知識，不是三天兩天就學的來的。如果不熟悉制造過程、制造程序、制造工藝，那后面的再多的數據都沒有用，你根本不知道數據背后是什么。

從這個意義上講智能制造的推進可能需要一個制造業巨頭來引領來主導，沒有的話，這個事情就很難做。制造巨頭才了解制造業，才明白制造工藝、制造程序，掌握制造的核心技術，不掌握這個，你想引領也引領不了。國際上最典型就是GE，上百年的制造經驗，它對制造工藝的理解比任何其他企業都深刻。同時又有巨大的實力來提升信息技術水平，掌握了大量信息技術的關鍵，這樣，兩方結合才可能引領智能制造的發展。

在任何時代，

教育說起來都是一件高大上的事，

但卻沒有什么真正有價值的東西是教得會的，

沒有任何一種文化模因

可以說清楚一個個體的全部問題。

在任何時代，

想要抓住人性的弱點來賺錢都非常容易，

沒有一點高級。

相反，想要建設一種文化，

耐心地拆除信息壁壘，

并且能夠堅持下來，

那真不是一般的不易。

在任何時代，

在一秒鐘內看到本質的人，

和花半輩子看不清的人，

自然是不一樣的命運。